数据科学导引 欧高炎 朱占星 董彬 鄂维南 高等教育出版社 大数据技术 人工智能 北京大 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 高等教育出版社

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040489118

商品编码：26764127338

丛书名： 数据科学导引

开本：16开

出版时间：2017-12-01

 

基本信息

商品编码： 48911-00 

ISBN：9787040489118

价格区间：￥ 88.00

作者： 欧高炎 朱占星 董彬 鄂维南

出版年月： 2017.12

版次： 1 

装帧： 平装 

开本： 16开 

出版社： 高等教育出版社 

 

内容简介

本书特色：

1.  数据科学专业开创者、北大名师新力作；

2.  配套大量在线真实案例，进行实操。

编者的话：

随着大数据及人工智能的飞速发展，我们俨然已走进“大数据新时代”。在新时代下，对数据科学和大数据技术的人才培养也到了刻不容缓的地步。2015年8月31日，国务院引发《促进大数据发展行动纲要》，纲要中明确指出“鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。”根据教育部公布信息，2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”本科专业（专业代码080910T） ，北京大学、中南大学、对外经济贸易大学三所高校获批。 2017年3月17日，教育部公布第二批”数据科学与大数据技术专业”获批名单，共32所高校。这意味着国内在数据科学与大数据技术人才培养与学科建设上，已经进入一个全新的发展阶段。

   北京大学是我国数据科学与大数据技术专业的发源地，也是我国个建立了本科、硕士和博士三个层次的完整的数据科学学科体系的高校。本书源于北京大学数据科学专业必修课，本书作者也是这门课程的授课教师。2016年7月，在北京大数据学院举办“大数据分析的模型与算法”暑期学校上，鄂维南院士面向全国70余所高校的青年教师开设数据科学导引课程。2016年9月北京大学正式面向数据科学专业学生开设数据科学导引课程。从2016年9月起，博雅大数据学院举办了数十期数据科学导引课程的师资培训班。来自全国数十所高校的500余名教师参加了该门课程的培训，并得到了广泛的好评。2017年9月，北京大学数据科学导引课程选修人数超过150人。

目录

 

 

《数据科学导引》：解锁智能时代的数据密码 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步、商业创新和科学探索的核心引擎。从海量信息中提炼有价值的洞见，预测未来趋势，乃至赋能人工智能的飞速发展，这一切都离不开数据科学的强大支撑。《数据科学导引》一书，正是为所有渴望理解和驾驭数据力量的读者精心打造的一份全面而深入的指南。它不仅是技术人员的案头必备，更是希望在数字浪潮中抓住机遇的各界人士的启蒙之作。 本书由国内顶尖的数据科学和人工智能领域的专家学者——欧高炎、朱占星、董彬、鄂维南教授联合撰写，汇聚了他们多年的学术研究和实践经验，旨在系统性地梳理数据科学的理论基础、核心方法、关键技术及其前沿应用。本书内容详实，结构清晰，从宏观层面勾勒出数据科学的整体框架，再逐一深入剖析各个细分领域，力求为读者构建一个全面、立体的数据科学知识体系。 第一部分：数据科学的基石与视野 在开始数据科学的探索之前，理解其本质、发展历程及其在现代社会中的地位至关重要。《数据科学导引》的第一部分，便致力于为读者奠定坚实的理论基础。 数据科学的定义与范畴： 本章将清晰界定数据科学的概念，阐释其跨学科的本质，融合了统计学、计算机科学、数学、领域知识等多个学科的精髓。读者将理解数据科学并非单一的技术，而是一套解决复杂问题的系统性方法论。 数据驱动的思维方式： 告别凭经验和直觉做决策的时代，《数据科学导引》将引导读者树立以数据为中心、以证据为依据的决策思维。本章将探讨数据驱动如何变革商业模式、科研方法和社会治理，以及培养这种思维模式的重要性。 数据科学家的角色与技能： 成为一名优秀的数据科学家需要哪些特质？本书将详细剖析数据科学家的核心职责，包括数据获取、清洗、分析、建模、可视化以及结果解释等，并强调沟通、协作和终身学习能力的重要性。 数据科学的发展历程与未来展望： 从早期的数据挖掘到如今的大数据和人工智能浪潮，《数据科学导引》将回顾数据科学的发展脉络，分析关键的里程碑事件，并对未来数据科学的发展趋势进行前瞻性预测，例如更智能的自动化分析、更深入的可解释性AI、以及数据伦理和隐私保护等议题。 第二部分：数据处理与探索——从杂乱到有序 真实世界的数据往往是海量、异构、不规范的，有效的数据处理和探索是后续分析建模的前提。《数据科学导引》的第二部分将聚焦于数据处理的各个环节。 数据获取与集成： 数据来源多样，如何有效地从数据库、API、网页抓取、日志文件等渠道获取所需数据？本章将介绍多种数据获取策略和工具，并探讨如何将来自不同源头的数据进行有效的整合，消除冗余和冲突。 数据清洗与预处理： 缺失值、异常值、重复值、格式不一致……这些都是数据中的“顽疾”。本书将详细介绍处理这些问题的技术，如插补、异常检测、数据标准化、格式转换等，确保数据的质量和可用性。 数据探索性分析（EDA）： 在深入建模之前，充分理解数据的内在规律至关重要。本章将介绍如何运用统计摘要、数据可视化（如直方图、散点图、箱线图、热力图等）等手段，发现数据的分布特征、变量间的关系、潜在的模式和异常点，为后续分析指明方向。 特征工程： 原始数据往往不能直接用于模型训练。特征工程是根据领域知识和数据特征，创造出更具表达力和预测能力的特征的过程。《数据科学导引》将深入讲解特征提取、特征选择、特征转换等关键技术，以及如何构建交互特征、多项式特征等。 第三部分：建模与学习——从数据中洞察规律 数据科学的核心在于从数据中学习，构建模型来预测、分类、聚类或发现隐藏的模式。《数据科学导引》的第三部分将系统介绍各种主流的建模技术。 机器学习基础： 本章将介绍机器学习的分类（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习），以及核心概念，如模型、训练集、测试集、过拟合、欠拟合、偏差-方差权衡等。 监督学习算法： 涵盖回归和分类问题。 回归算法： 线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等，用于预测连续值。 分类算法： 逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）、朴素贝叶斯等，用于预测离散类别。 无监督学习算法： 聚类算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类等，用于发现数据中的分组。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP等，用于降低数据维度，去除冗余信息，同时可视化高维数据。 关联规则挖掘： Apriori算法等，用于发现数据项之间的关联性。 模型评估与调优： 辛勤的模型训练之后，如何科学地评估模型的性能？本书将介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R-squared等。同时，将深入讲解交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型调优技术，以获得最佳模型参数。 第四部分：大数据技术与挑战 随着数据量的指数级增长，传统的数据处理工具和方法已力不从心。《数据科学导引》的第四部分将聚焦于大数据技术。 大数据的概念与挑战： 介绍大数据的“4V”特征（Volume, Velocity, Variety, Value），以及其带来的存储、计算、管理和分析等方面的挑战。 分布式存储系统： HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构与原理，以及其在海量数据存储中的作用。 分布式计算框架： MapReduce编程模型，以及Spark等更高效的计算引擎，它们如何实现数据的并行处理和分析。 NoSQL数据库： 介绍键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库等不同类型的NoSQL数据库，以及它们在大数据场景下的应用。 数据仓库与数据湖： 区分传统数据仓库与现代数据湖的概念，以及它们在大数据生态系统中的位置和作用。 第五部分：人工智能与数据科学的深度融合 人工智能是当前最热门的技术领域之一，而数据科学则是其坚实的基石。《数据科学导引》的第五部分将探讨人工智能与数据科学的深度融合。 人工智能概述： 介绍人工智能的定义、发展阶段、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）。 深度学习基础： 介绍神经网络的基本结构，包括感知机、多层感知机、激活函数、损失函数、反向传播算法等。 常见深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）： 在图像识别、计算机视觉领域的广泛应用。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 在序列数据处理，如自然语言处理、时间序列分析中的应用。 Transformer模型： 及其在自然语言处理等领域的突破性进展。 自然语言处理（NLP）入门： 文本预处理、词向量、文本分类、情感分析、机器翻译等基本任务。 计算机视觉入门： 图像分类、目标检测、图像分割等基本任务。 人工智能伦理与责任： 随着AI能力的增强，数据隐私、算法偏见、可解释性、安全性等问题日益凸显。《数据科学导引》将引导读者关注这些重要议题，并思考负责任的AI发展。 第六部分：数据科学的应用与实践 理论知识最终需要落地到实际应用中。《数据科学导引》的第六部分将通过丰富的案例，展示数据科学在各个领域的广泛应用。 商业智能与数据分析： 市场营销分析、客户关系管理（CRM）、风险评估、欺诈检测、推荐系统等。 金融科技： 量化交易、信用评分、反洗钱、金融风控等。 医疗健康： 疾病诊断辅助、药物研发、基因组学分析、流行病预测等。 智慧城市与公共服务： 交通流量优化、能源管理、公共安全监控、环境监测等。 科学研究： 天文学、物理学、生物学、社会科学等领域的计算模拟与数据分析。 构建数据科学项目流程： 从需求分析、数据收集、模型开发、部署上线到持续监控和迭代，本书将指导读者掌握完整的项目流程。 第七部分：数据可视化与沟通 再优秀的分析结果，如果不能有效地传达给决策者或利益相关者，其价值将大打折扣。《数据科学导引》的最后一篇将专注于数据可视化与沟通。 数据可视化的原则与技巧： 选择合适的图表类型，突出关键信息，避免误导，提升信息传达的效率和准确性。 常用可视化工具： 介绍Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly，以及Tableau、Power BI等工具的使用。 叙事性数据可视化： 如何将数据故事以引人入胜的方式呈现，增强洞察力的传播。 向非技术人员解释复杂数据： 掌握将技术性分析转化为业务语言的沟通技巧，赢得信任与支持。 总结 《数据科学导引》是一本集理论深度、技术广度与实践案例于一体的权威著作。它不仅提供了数据科学的全面入门知识，更指明了进一步深入学习和实践的方向。无论是希望成为数据科学家、机器学习工程师，还是期望在各自领域应用数据力量的专业人士，本书都将是您不可或缺的伙伴。通过学习本书，您将能够系统地理解数据科学的奥秘，掌握处理和分析数据的能力，从而在日新月异的智能时代，洞察机遇，驱动创新，创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

关于这本书的语言风格，我必须得说，它有一种非常独特的“中国式严谨”与“现代学术活力”的完美结合。不同于一些翻译过来的教材那种略显僵硬的表达，这本书的文字充满了活力和亲和力，读起来非常流畅。在解释复杂概念时，作者们善于运用形象的比喻和类比，使得那些原本晦涩难懂的统计学或概率论概念变得通俗易懂。例如，他们对比不同模型泛化能力的段落，使用了日常生活中的情景来做类比，让人茅塞顿开。这种优秀的表达能力，无疑是建立在作者们扎实的学术功底和丰富的教学经验之上的。我注意到书中有很多注释和拓展阅读的建议，这些都体现了作者们希望读者能够进行更深入探索的良苦用心。这种对学习体验的细致关怀，让读者感受到作者的真诚，也极大地提高了阅读的效率和乐趣，它真正做到了让技术学习不再枯燥乏味。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书时，其实是抱着将它当作一本参考手册的心态，但出乎意料的是，我从头到尾都很享受阅读的过程，甚至有很多章节是连着读完的，这对于一本技术类书籍来说，简直是个奇迹。这本书的结构组织得非常巧妙，逻辑层次分明，从基础概念的建立，到核心算法的解析，再到高级应用的探讨，层层递进，环环相扣。每一章的结尾都有一个很好的总结，帮助读者巩固所学知识，这一点对于自学者来说简直是福音。而且，书中的图表和可视化设计也极为出色，很多关键流程图清晰明了，比单纯的文字描述有效得多。我经常会把这本书放在手边，遇到工作中的新问题时，总能从中找到解决问题的思路或者理论支撑。它就像一个全能的导师，随时待命，指点迷津。总而言之，这本书的价值是复合型的，它既是系统学习的基石，也是解决实际问题的利器，是数据科学领域一本不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术发展史和底层哲学思考比较感兴趣的读者，这本书在宏观层面的铺陈也给了我很多启发。它并没有将数据科学仅仅视为一堆算法的堆砌，而是将其置于整个信息技术演进的大背景下去考察。特别是其中几位作者对于“大数据”和“人工智能”未来趋势的洞察，显得尤为深刻且富有远见。他们对于技术伦理和数据隐私保护的讨论部分，非常发人深省，提醒我们在追求技术效率的同时，不能忘记肩负的社会责任。这种超越具体技术细节的思辨性内容，使得整本书的厚度大大增加，不再是那种只管“how”而不管“why”的工具手册。阅读这些章节时，我仿佛在和行业内的思想领袖进行一场深入的对话，他们对行业未来的趋势判断，为我规划职业发展路径提供了重要的参考坐标。这种将技术能力与批判性思维相结合的叙事方式，是我在其他技术书籍中很少见到的，也是我决定力荐这本书的关键原因之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是一绝，那种深沉的蓝色调配上现代感的字体，一下子就抓住了我的眼球。我原本对“数据科学”这个概念还有些模糊，总觉得离我很遥远，但翻开这本书，看到前几页的引言，作者们那种务实的态度和对行业痛点的精准把握，让我立刻感到亲切。特别是他们对于如何将复杂的数学模型“翻译”成商业决策语言的探讨，简直是教科书级别的示范。我记得书中用了好多真实的案例，比如零售业的库存优化和金融风控，这些都不是空泛的理论，而是活生生的、能立即在工作中找到对应点的实例。我尤其欣赏作者们在介绍机器学习算法时，并没有陷入纯粹的公式堆砌，而是深入剖析了每种算法背后的逻辑和适用场景，这一点对于初学者来说太重要了。我之前看过一些国外教材，内容很深奥，但这本书的行文流畅自然，就像一位经验丰富的前辈在手把手地教你，让人读起来毫无压力，却又收获颇丰。读完前几章，我对数据驱动的思维方式有了全新的认识，它不再是一个时髦的词汇，而是成为了我解决问题时的底层逻辑框架。这本书的排版也很舒服，留白恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，可见出版社在细节处理上也是下了大功夫的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操性强到令人惊讶，我一直苦于理论和实践之间的巨大鸿沟，很多书读完后还是不知道如何上手具体项目，但这本《数据科学导引》似乎为我铺设了一条清晰的“实战地图”。书中对Python和R语言的工具链介绍得非常到位，不仅告诉你用什么库，更关键的是如何高效地集成这些工具来完成一个端到端的项目流程。我记得有一章专门讲了数据清洗和特征工程，那部分内容简直是“避坑指南”，列举了实际项目中经常遇到的各种脏数据类型及其处理技巧，这些都是教科书上不常提及的“江湖经验”。作者们似乎深知学习者在面对真实世界数据时的窘境，因此每一个步骤都讲解得细致入微，代码示例清晰易懂，可以直接复制运行。我尝试着跟着书中的步骤跑了一个推荐系统的小demo，效果立竿见影，那种从理论到实践的瞬间打通的感觉，真的非常过瘾。这本书的价值就在于，它不仅仅是知识的传递，更是一种方法的论和实战经验的传承，让人感觉自己正在快速积累真正的行业经验。